Структурная классификация слов русского языка. Новые алгоритмы сегментации речевого сигнала и распознавания некоторых классов фонем

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Структурная классификация слов русского языка. Новые алгоритмы сегментации речевого сигнала и распознавания некоторых классов фонем"

Транскрипт

1 УДК В.Ю. Шелепов, А.В. Ниценко Институт проблем искусственного интеллекта Мин образования и науки и НАН Украины Структурная классификация слов русского языка. Новые алгоритмы сегментации речевого сигнала и распознавания некоторых классов фонем Компьютерное распознавание устной речи традиционная задача искусственного интеллекта. Ею стали с энтузиазмом заниматься еще на заре возникновения ИНФОРМАТИКИ как науки так же, как и задачей автоматического перевода с одного языка на другой. Однако по прошествии нескольких десятилетий результаты многочисленных исследовательских групп и в той и в другой области остаются весьма скромными. Естественные языки оказались значительно более сложным объектом, чем это казалось с самого начала. В частности, распознавание устной речи человеком в значительной степени основывается на умственной деятельности, связанной с осмыслением в реальном времени содержания произносимого. Известно, что без этого человек способен правильно идентифицировать не более 30 % услышанного потока фонем. Однако он способен повторить слово, которое четко произнесено на незнакомом языке (конечно, интерпретируя звуки в рамках привычной для него фонетической системы). И это означает, что пофонемное распознавание все-таки должно приниматься за основу, если мы не хотим ограничиться распознаванием слов по эталонам, то есть работать на уровне звуковых иероглифов. Мы будем использовать термин «пофонемное распознавание», хотя на самом деле при распознавании однозначно определяются не фонемы. Насколько нам известно, единого понимания термина «фонема» не существует. Если придерживаться точки зрения московской школы, - это фонетическая единица, связанная не только со звучащей речью, но и с морфологией. С этой точки зрения в словах МОРОЗЫ и МОРОЗ присутствует одна и та же фонема «З», представленная разными звуками, ввиду того, что в силу позиционного чередования, «З» на конце слова оглушается и реализуется звуком «С». Не очень уместно говорить и о распознавании аллофонов, так эта более тонкая градация: например, «С» в слогах «СА» и «СО» представлена разными аллофонами, но в задачах «Речь-Текст» их естественно желательно отождествлять. Возможно, таким образом, объекты, которые должны распознаваться, наиболее уместно обозначать не очень строгим, но емким русским термином «Звуки речи». Однако, мы будем использовать традиционную терминологию и говорить о «пофонемном распознавании».

2 Упрощенная транскрипция русских слов (автоматическое построение) Очевидно, что пофонемное распознавание слов, список которых задан в текстовом виде, требует предварительного создания транскрипции каждого из этих слов. Эта процедура, разумеется, должна осуществляться автоматически. В отличие от синтеза речи, когда транскрипция должна быть максимально подробной, при распознавании допустима и даже желательна упрощенная транскрипция. Мы используем простой транскриптор, который позволяет по мере накопления опыта модифицировать систему транскрипции путем простейших изменений в управляющем файле с целью учета ранее не учтенных транскрипционных ситуаций. В качестве транскрипционных знаков использованы в основном соответствующие русские буквы. Исключение составляют символ j, обозначающий согласный типа того, что возникает первым при произнесении названий букв «е», «ё», «ю», «я», а также символы l, t, h, -, обозначающие соответственно Л мягкое, Т мягкое, Х мягкое и результат соседства двух глухих взрывных. Транскриптор реализован как программа, заменяющая одни символы другими в соответствии с правилами, содержащимися в упомянутом управляющем файле. Вот его содержание на сегодняшний день: ль=l, лj=lj, ле=lе, ли=lи, лю=lю, ля=lя, л\е=l\е, л\ё=l\ё, л\и=l\и, л\ю=l\ю, л\я=l\я, ть=t, тj=tj, те=tе, ти=tи, тю=tю, тя=tя, т\е=t\е, т\ё=t\ё, т\и=t\и, т\ю=t\ю, т\я=t\я, хь=h, хj=hj, хе=hе, хи=hи, хю=hю, хя=hя, х\е=h\е, х\ё=h\ё, х\и=h\и, х\ю=h\ю, х\я=h\я, ъе=jе, ъё=jё, ъю=jю, ъя=jя, ье=jе, ьё=jё, ью=jю, ья=jя, ъ\е=j\е, ъ\ё=j\ё, ъ\ю=j\ю, ъ\я=j\я, ь\е=j\е, ь\ё=j\ё, ь\ю=j\ю, ь\я=j\я, а\е=аj\е, а\ё=аj\ё, а\ю=аj\ю, а\я=аj\я, е\е=еj\е, е\ё=еj\ё, е\ю=еj\ю, е\я=еj\я, и\е=иj\е, и\ё=иj\ё, и\ю=иj\ю, и\я=иj\я, о\е=аj\е, о\ё=аj\ё, о\ю=аj\ю, о\я=аj\я, у\е=уj\е, у\ё=уj\ё, у\ю=уj\ю, у\я=уj\я, ы\е=ыj\е, ы\ё=ыj\ё, ы\ю=ыj\ю, ы\я=ыj\я, ю\е=ю\jе, ю\ё=юj\ё, ю\ю=юj\ю, ю\я=юj\я, я\е=яj\е, я\ё=яj\ё, я\ю=яj\ю, я\я=яj\я, \ее=\еjе, \ею=\еjю, \ея=\еjя, \ие=\иjе, \ию=\иjю, \ия=\иjя, \юе=\юjе, \юё=\юjё, \юю=\юjю, \юя=\юjя, \яе=\яjе, \яю=\яjю, \яя=\яjя, #е=jе, #ю=jю, #я=jя, #\е=j\е, #\ё=j\ё, #\ю=j\ю, #\я=j\я, \а=1, а=q, 1=\а, \о=2, о=q, 2=\о, \э=3, э=и, 3=\э, \е=4, е=и, 4=\е, \я=5, я=и, 5=\я, б#=п, в#=ф, г#=к, д#=т, ж#=ш, з#=с, бь#=п, вь#=ф, дь#=t, жь#=ш, зь#=с, кп=-, кт=-, кф=-, кх=-, пк=-, пт=-, пф=-, пх=-, тк=-, тп=-, тф=-, тх=-, фк=-, фп=-, фт=-, фх=-, хк=-, хп=-, хт=-, хф=-, бк=-, бп=-, бс=пс, бт=-, бф=-, бх=-, бц=пц, бч=пч, бш=пш, бщ=пщ, вк=-, вп=-, вс=фс, вт=-, вф=-, вх=-, вц=фц, вч=фч, вш=фш вщ=фщ гк=-, гп=-, гс=кс, гт=-, гф=-, гц=-, гч=-, гх=-, гш=кш, гщ=кщ, дк=-, дп=-, дс=тс, дт=-, дф=-, дх=-, дц=тц, дч=тч, дш=тш, дщ=тщ, жк=-, жп=-, жс=пс, жт=-, жф=-, жх=-, жц=пц, жч=пч, жш=пш, жщ=пщ, зк=-, зп=-, зс=пс, зт=-, зф=-, зх=-, зц=пц, зч=пч, зш=пш, зщ=пщ, #к=, #п=, #т=, #-=,

3 кб=гб, кг=г, кд=гд, кж=гж, кз=гз, пб=б, пг=бг, пд=бд, пж=бж, пз=бз, тб=дб, тьб=дб, тг=дг, тьг=дг, тд=д, тьд=д, тж=дж, тз=дз, сб=зб, cьб=зьб, сг=зг, сьг=зьг, сд=зд, сьд=зьд, здн=зн, дц=ц тц=ц, жч=щ, зж=ж, сш=ш, сч=щ, же=жэ, жи=жы, жю=жу, жя=жы, ж\е=ж\э, ж\ё=ж\о, ж\и=ж\ы, ж\ю=ж\у, ж\я=ж\я, ше=шэ, ши=шы, шю=шу, шя=шы, ш\е=ш\э, ш\ё=ш\о, ш\и=ш\ы, ш\ю=ш\у, ш\я=ш\а, це=цэ, ци=цы, цю=цу, ця=ца, ц\е=ц\э, ц\ё=ц\о, ц\и=ц\ы, ц\ю=ц\у, ц\я=ц\а, ндс=нс, нтс=нс, стн=сн, стс=с, стц=сц, здн=зн, здц=сц, рдц=рц, рдч=рч, й=, ие=и, ь=, Поясним приведенный перечень правил. Каждое правило записано в виде двух частей, соединенных знаком =. Слева стоят исходные символы буквенной записи слова, справа символы которыми они заменяются в транскрипции. Значок \ означает ударение. Первая группа служит для выделения мягкого «л», мягкого «т» и мягкого «х» в то время, как мягкие варианты всех остальных согласных отождествляются в нашей транскрипции с соответствующими твердыми. Причина особого подхода к «л» принципиальное отличие артикуляции твердого и мягкого. «л». Что касается «т» мягкого, - оно, в отличие от «т» твердого, по своей структуре близко к аффрикате. Наконец, мягкое «х», в отличие от «х» твердого, является не «паузообразной», а «шипящеобразной» фонемой. Вторая группа правил отражает фонетическую роль мягкого и твердого знака перед Е, Ё, Ю, Я. Их наличие приводит к появлению при произношении согласного j. Третья группа отражает произношение сочетаний гласных с гласными Е, Ё, Ю, Я. Четвертаяя группа описывает произношение Е, Ё, Ю, Я в начале слова (# -знак абзаца и, следовательно, знак начала слова, если слова в текстовом файле расположены в столбец). Пятая группа отражает произношение гласных А, О, Э, Е, Я, когда они стоят в безударной позиции. Поскольку транскриптор работает по принципу замены, приходится предварительно переименовывать ударные гласные, а затем возвращать им прежние обозначения. Шестая группа оглушение звонкой согласной в конце слова. Седьмая группа принцип транскрибирования двух идущих подряд глухих взрывных и подобных ситуаций. Восьмая группа оглушение звонкой согласной перед глухой взрывной, шипящей и аффрикатой. Появление девятой группы вызвано неспособностью нашего распознавателя обнаруживать на сегодняшний день глухие взрывные в начале слова. Десятая озвончение глухих согласных перед звонкими согласными. Одиннадцатая отражение произносительной нормы в словах типа «тридцать», «мужчина», «позже», «сшить», «счет». Двенадцатая группа отражает влияние твердой согласной на последующую гласную. Тринадцатая группа отражает фонетическую норму, связанную с непроизносимыми согласными.

4 Четырнадцатая группа связана с отсутствием у нас возможности обнаруживать глухие согласные в конце слова. Пятнадцатая группа упрощает транскрипцию. По нашему опыту эти упрощения пока не мешают, а помогают распознаванию. Исключение из транскриптора на заключительном этапе мягкого знака соответствует идеологии отождествления твердых и мягких согласных. В случае, когда за ними следует гласная, мы распознаем ситуацию, ориентируясь на нее, и в результате опосредованно получаем информацию о твердости или мягкости согласной. В конеце слова нужно выяснять твердость или мягкость согласной непосредственно. Наше соглашение об отождествлении твердых и мягких согласных не позволяет этого и это существенный недостаток предлагаемого транскриптора.в оправдание можно лишь сказать, что он отражает наши возможности в области распознавания на сегодняшний день. Отметим также, что в программу транскриптора заложена автоматическая замена удвоенных символов одинарными. Структурная классификация слов русского языка и пофонемное распознавание русской речи Первоначальные результаты этого раздела получены при участии Е.Е. Федорова. Разобьем все участвующие в транскрипциях фонемы на несколько естественных классов: 1) аеёоэя 2) иуыю 3) бвгд 4) jлlмн 5) жз (1) 6) р 7) пкт-t 8) сшщцчh 9) фх Первый компактные гласные, второй диффузные гласные, третий взрывные голосовые согласные плюс «в», четвертый основные сонорные согласные плюс j, пятый голосовые согласные с шумом, шестой «р», седьмой - то, что при произношении выступает как пауза в слове, восьмой - шипящие, аффрикаты и мягкое «х», девятый глухие протяженные «ф» и «х». Пусть далее есть большой словарь, который размечаем, сопоставив каждому слову его транскрипцию и заменив каждый транскрипционный символ номером его класса. При этом, если цифра повторяется подряд несколько раз, заменяем ее одной. Вот отрезок размеченного таким образом словаря Зализняка: машина машинальность машинальный машинизация машинизировать машинизироваться машинист машинистка

5 Про слова с одинаковой разметкой будем говорить, что они имеют одинаковую структуру. Таким образом, структура это некая модель чередования гласных, согласных, шипящих и т. д. Оказывается, что в русском языке слов с одинаковой структурой относительно мало. Вот, например, все слова со структурой : А вот все слова со структурой : долежать долезать (2) долизать донизать крылечко приласкать примазка примочка риноскоп ромашка рюмочка И так далее. На почти 100-тысячный словарь Зализняка максимальное число слов с одинаковой структурой (171) равно106, то есть около 0,1 процента. Причем это фактически исключительный случай. Все остальные структуры содержат единицы, или несколько десятков слов. Это доказано нами с помощью программы, которая автоматически делает разметку и выбор слов с одинаковой структурой. Причем выбор классов (1) можно менять. Для пофонемного распознавания из этого вытекает следующее. Будем при произнесении слова выводить в качестве сокращенного списка кандидатов на распознавание только те слова, которые имеют ту же структуру, что и распознанное. Например, для слова «долежать» это будет список (2). Теперь допустим, что машина ошибочно распознала 1-ую фонему и вывела слово «волежать». Это повлечет за собой тот же список кандидатов (2). А теперь заменим каждую фонему произвольным набором фонем того же класса и получим что-то вроде «дгвбоаэмлнеяёжзжзаоять» От слова «долежать» здесь не осталось фактически ничего. Тем не менее, этот результат распознавания породит все тот же список (2) всего лишь из 4-х кандидатов. Таким образом, верное распознавание последовательности классов при любых ошибках внутри классов приводит к сокращению числа кандидатов на распознавание в тысячи раз. Организация записи речевого сигнала, определение его начала и конца За основу принимается 8-битная оцифровка звукового сигнала с частотой дискретизации Гц, так что его значения имеют 2 8 = 256 градаций: от 0 до 255. Предполагается использование системы в лабораторных условиях, при отсутствии существенного внешнего шума. При настройке системы записи по нажатии

6 соответствующей кнопки записывается отсчетов «тишины» и в записанном сигнале анализируются последовательные отрезки по 256 отсчетов в каждом. Для каждого из них вычисляется отношение V / C, (3) где V (4) = 256 i= 1 x i x i численный аналог полной вариации, C - число точек постоянства, то есть моментов времени, для которых в следующий момент величина сигнала остается неизменной. Автоматически определяется значение величины (3), характерное для используемой звуковой карты, как наиболее часто встречающееся в массиве значений. Оно увеличивается на 0,1 и заносится в управляющий файл recorder. ini под именем StartPorog, а результат, увеличенный в 10 раз, под именем EndPorog. При распознавании речи по нажатии кнопки записи компьютер начинает записывать сигнал, поступающий с микрофона и вычислять для последовательных отрезков по 256 отсчетов величину (3), Определяется момент, после которого эта величина впервые не менее пяти раз подряд превышает StartPorog и, начиная с него, в буфер1 заносится отсчетов, после чего запись останавливается. Далее выполняется аналогичная операция в обратном направлении от конца к началу, определяется момент, когда величина (3) не менее пяти раз подряд превышает EndPorog и проставляется метка конца речи. Отрезок от начала буфера1 до метки заносится в буфер 2. Поскольку превышение StartPorog может произойти не за счет появления речи, а за счет случайного шума, содержимое буфера2 анализируется на наличие речи путем вычисления последовательности квазипериодов. Если найдется не менее 5 идущих подряд квазипериодов, значения которых превышают заданную пороговую величину, то содержимое буфера 2 считается речью и передается в окончательный буфер3, как объект для визуализации и дальнейшего распознавания. Упомянутый порог определяется высотой голоса диктора, для тенора его можно взять (при используемой частоте дискретизации) равным 100. Новые алгоритмы сегментации речевого сигнала Проблема, упомянутая в заглавии настоящего раздела является составной частью задачи пофонемного распознавания отдельно произносимых слов и слитной речи. При графическом отображении сигнала, значение 128 соответствует так называемой средней линии. По вопросам сегментации авторами опубликованы работы [1-4]. Описанные в них методы основаны на фильтрации сигнала и естественной процедуре разбиения его на высокоамплитудные участки, соответствующие гласным, и низкоамплитудные участки, соответствующие согласным звукам. Основным орудием при этом была величина среднего отклонения от средней линии на окне в 256 отсчетов.

7 256 i= 1 = x i E (5) Описанная в [4] процедура сегментации хорошо справляется с разделением между собой соседних фонем, одна из которых является согласной, а другая - одной из компактных гласных А,О,Э. Однако при этом возникают трудности с разделением соседних М, И, что нередко приводит к ошибкам сегментации. Для того чтобы избавиться от этих ошибок, предлагается вместо величины (5) использовать численный аналог полной вариации речевого отрезка как функции времени (4), также вычисляемый для окна размером в 256 отсчетов. Эта величина различает следующие друг за другом гласные и согласные фонемы так же хорошо, как и величина (5), и значительно лучше работает с упомянутыми М, И. Отметим, что при замене величины (5) величиной (4) роль фильтрации сигнала выполняет операция его трехточечного сглаживания + yi 3 y + y i 1 i+1 = i y, (6) повторенная при необходимости нужное число раз. Далее, ранее мы находили метки между участками фонем одну за другой, используя интервал поиска, начинающийся на месте только что найденной очередной метки. Вторая трудность состояла в отсутствии соображений относительно длины каждого такого интервала. Для преодоления этой трудности предлагается использовать скользящий интервал длиной отсчетов (20 окон по 256 отсчетов в каждом). Итак, процедура сегментации приобретает следующий вид. Сигнал разбивается на отрезки по 256 отсчетов и на каждом из них вычисляется величина (4). Далее от начала сигнала последовательно берется 20 таких отрезков и вычисляется среднее значение соответствующих величин - порог. Тем отрезкам, для которых величина больше среднего присваивается символ «В» (выше порога), остальным символ «Н» (ниже порога). Чтобы устранить случайные единичные включения для каждого i-го элемента полученной символьной последовательности S выполняется две обработки: 1-я обработка: если s[i-1 ] s[i + 1] = и s[i] s[i 1] s[i] s[i 1], то полагается =. (7)

8 2-я обработка: если s[i] s[i + 3] = и s[i +1 ] s[i], s[i + 2 ] s[i], то полагается s[i +1] = s[i] и s[i + 2 ] = s[i]. (8) Затем интервал в 20 окон, на котором выполняются описанная процедура, сдвигается вправо на одно окно и процедура повторяется. Это происходит до тех пор, пока упомянутый интервал находится в пределах сигнала. В результате возникает таблица следующего вида (В - значение выше среднего, Н значение ниже среднего на интервале) Рисунок 1 Таблица, используемая при сегментации Предположим, что первый столбец, как в приведенном примере таблицы, начинается с «Н». Если далее в этом столбце встречается последовательность «В», а затем снова последовательность «Н», то в начале окна, которому соответствует первое «В», ставим метку, отделяющую участок первой фонемы от участка второй. Если указанного чередования «Н» и «В» - массивов нет, анализируем следующий столбец, и так далее до тех пор, пока на находим столбец, где такое чередование найдется. Тем самым мы определяем первый «Н-В» переход. Затем, двигаясь слева направо, находим первый столбец, который начинается с «В» и таким же образом ищем «В-Н» переход и так далее. Если из-за приближения к концу сигнала искомого чередования трех массивов не обнаруживается, то ограничиваемся двумя и на их границе ставим метку, которую считаем разделяющей последние две фонемы слова. Случай, когда первый столбец начинается с «В» исчерпывается аналогично.

9 Вот результат для слова «мимо», отсегментированного в соответствии с только что описанными алгоритмами: Рисунок 2 Сегментация слова мимо Трудность, возникающая при использовании величины (4), состоит в том, что для шипящих С,Ш,Щ, а также для фонем Ж,З величина (4) является относительно большой, существенно превосходящей ее значения для чисто голосовых согласных. Поэтому участки, соответствующие указанным фонемам приходится определять заранее с помощью специальных алгоритмов, их описанию посвящены следующие два пункта настоящего отчета. Когда это сделано, величины (4), отвечающие соответствующим окнам, полагаются равными нулю и после этого участки фонем С,Ш,Щ,З,Ж оказываются при работе с таблицей вида 1 в числе включенных в «Н» - участки. Если при этом возникают метки, отстоящие от уже существующих меток для С,Ш,Щ,Ж,З, на расстояние не более, чем в три окна, они рассматриваются как лишние и удаляются. Описанные в следующих пунктах алгоритмы выделяют также участки пауз, отвечающие звукам К,П,Т, а также звукам Х,Ф,Ц,Ч. h,t. C ними мы при работе с таблицей вида 1 поступаем так же, как с С,Ш,Щ,З,Ж: полагаем величины (4), отвечающие соответствующим окнам, равными нулю. Выделение глухих согласных В данном пункте предлагается новый алгоритм выделения согласных С,Ш,Щ,Ц,Ч,Ф,Х,h,П,К,Т,t произнесение которых происходит без участия голосовых связок. В основе его лежит обработка сигнала полосовым фильтром с интервалом пропускания от 100 до 200 Гц. Вот как выглядит запись слова «ОСА» до и после такой фильтрации. Отфильтрованный сигнал пронормирован так, чтобы его максимальное значение равнялось 256 (либо минимальное значение равнялось нулю): Рисунок 3 Визуализация слова оса

10 Рисунок 4 Визуализация того же слова после фильтрации Упомянутые фонемы отличаются от всех остальных тем, что после такой фильтрации их участки становятся подобными паузе и содержат большое число точек постоянства. Таким образом, на этих участках разность между числом точек непостоянства и числом точек постоянства будет отрицательной, что позволяет выделить их в массиве таких разностей, построенном для последовательности окон в 256 отсчетов. Рисунок 5 Числовой массив, по которому определяются границы фонемы С Так же априорно (до общей сегментации) выделяются и распознаются участки, отвечающие дрожащей русской фонеме Р.

11 Способ выделения шипящих и пауз, не использующий фильтрацию Предлагается m раз последовательно обработать сигнал трехточечным сглаживающим фильтром (6), взяв в качестве m минимальное число, при котором участок шипящей превращается в прямую (для автора этих строк и используемого им микрофона m=25). После этого для записанного речевого сигнала формируется массив величин (4), вычисляемых для последовательности окон по 256 отсчетов. Для этого массива осуществляется «В-Н»-обработка с порогом 0,1 а также обработка «тройками» (7) и «четверками» (8). Начало и конец «Н»-участка отмечаются метками. Они являются концами соответствующей шипящей или паузы. Далее мы будем использовать величины Va - вариация сигнала после a- кратного применения оператора сглаживания (6); Сa - количество точек постоянства после a- кратного применения оператора сглаживания (6). Выделение согласных «Ж, З» Согласные «Ж» и «З» выделяются в речевом сигнале следующим образом. Для того, чтобы перевести искомые участки в число согласных, для которых величина (4) мала, сигнал подвергается 5-кратному сглаживанию. После этого он сегментируется описанным выше способом. Для участков Ж и З характерна относительно большая вариация и значительное ее уменьшение при 5-кратном сглаживании Поэтому их можно выделить, вычисляя для каждого полученного «Н»-участка величину V 2 /V5 Если она превышает некоторый порог, участок считается отвечающим фонеме Ж или З, в противном случае нет. Описанное сглаживание сигнала перед сегментацией помогает таким образом выделить участки Ж и З, но приводит к значительному ухудшению результата при разделении М и И. Поэтому целесообразно проводить окончательную сегментацию для исходного сигнала, сохранив полученную информацию относительно границ участков Ж и З. Этого мы и достигаем полагая величины (4), отвечающие соответствующим окнам, равными нулю так же как для участков фонем С,Ш,Щ,К,П,Т,Х,Ф,Ц,Ч, t.

12 Детектирование фонемы «Р» Вот визуализация записи слова «СОРОКА»: Рисунок 6. Визуализация слова сорока Метка стоит на участке фонемы Р. Он характерен достаточно резким падением и последующим возрастанием среднего отклонения. При этом здесь целесообразно использовать более тонкое орудие: среднее отклонение на окне в 128 отсчетов: E 128 x i = 1 = i С целью детектирования фонемы Р строим для всего сигнала массив E[i] таких отклонений, соответствующих последовательным окнам в 128 отсчетов, а затем массив разностей R[ i] = E[ i + 1] E[ i]. Далее модифицируем последний массив, полагая R [ i] = 0 для каждого отрицательного R [i], удовлетворяющего условию R[ i] p1 и каждого положительного R [i], удовлетворяющего условию R[ i] p2. В получившемся массиве заменяются нулями все отрицательные элементы, за которыми следуют отрицательные (или непосредственно или через любое количество нулевых элементов), и все положительные, за которыми следуют положительные,. Оставшиеся отрицательные R [i] это предполагаемые «входы» в Р, оставшиеся положительные R [i] предполагаемые выходы из Р. Фонема считается обнаруженной, и это отмечается проставлением соответствующей метки, если вход и выход достаточно близки, то есть число рассматриваемых 128-окон между ними не превосходит некоторого числа p 3, а также выполняется условие min( Ei.. Ei+ k ) P4. Здесь min( E i.. E i + k ) - минимальное значение среднего отклонения на участке от входа в «Р» до выхода.

13 Далее повторяются описанные действия, только в качестве признаков берутся вариация V и отношение V / C. Таким образом, получаются 3 результата по разным критериям. Окончательное решение принимается так: если Р обнаруживается хотя бы двумя из описанных критериев, и если метки, полученные по этим критериям, находятся достаточно близко друг к другу (на расстоянии не более 768 отсчетов), то считается, что в слове присутствует Р. Проблема конца сигнала При сегментации сигнала на основе выделения высокоамплитудных и низкоамплитудных участков, соответствующих гласным и согласным звукам речи, возникает проблема, связанная с концом сигнала. Любой записанный речевой сигнал в конце затухает постепенно. Поэтому в конце слова, заканчивающегося гласной, машина имеет тенденцию находить низкоамплитудный участок, добавляя при сегментации несуществующую согласную. То же самое происходит при использовании вместо среднего отклонения (5) вариации (4). Вот как, например, выглядит запись слова «МАМА»: Рисунок 7 Визуализация слова мама Для устранения этой трудности предлагается следующий метод. Если последний сегмент, полученный при сегментации сигнала оказывается Н-сегментом, то для каждого из последовательности 256-окон, считая от начала сегмента, вычисляется величина V 30 / C 30. Если для какого-либо n-го окна она оказывается положительной, а для следующего окна нулевой, то конечная метка сигнала сдвигается в позицию beginh + 256n, где beginh - начало сегмента. Далее на участке от beginh до новой метки вычисляется произведение Vn и сравнивается с некоторым числовым порогом p. Если Vn < p то рассматриваемый «Н-сегмент» удаляется из сегментации, и его начало beginh считается концом записанного сигнала. В противном случае этот сегмент остается и учитывается при распознавании. Литература 1. Дорохин О.А., Старушко Д.Г., Федоров Е.Е., Шелепов В.Ю. Сегментация речевого сигнала // Искусственный интеллект С Шелепов В.Ю., Ниценко А.В. Амплитудная сегментация речевого сигнала, использующая фильтрацию и известный фонетический состав // Искусственный интеллект С

14 3. Ниценко А.В., Шелепов В.Ю. Алгоритмы пофонемного распознавания слов наперед заданного словаря // Искусственный интеллект С В.Ю.Шелепов, А.В. Ниценко. К проблеме пофонемного распознавания // Искусственный интеллект С В.Ю. Шелепов, А. В. Ніценко. Структурна класифікація слів російської мови. Нови алгоритми сегментації мовленевого сигналу, розпізнавання фонем та їх класів. Відомо, що людина може вірно ідентифікувати на послух не більш, ніж 30 % потоку фонем. Але вона має можливість повторить слово, яке чітко вимовлене на невідомої мові (інтерпретуючи звуки в межах звичної фонетичної системи). Це позначає, що пофонемне розпізнавання повіне братися за базу, якщо ми не бажаємо обмежуватися розпізнаванням слів за еталонами, тобто працювати на рівні звукових ієрогліфів. V.Ju. Shelepov, A.V. Nicenko. Structure classification of Russian words. New algorithms of segmentation, recognitions of phonemes and there classies. It is known that human can identify correctly no more then 30 % оf phonemes stream. But he is able to repeat word which was articulate clear and belongs to unknown language (using familiar phonetic system of cause). It is mean that phoneme recognition must be the base if we do not want to limit ourselves with pattern-recognition, i.e. to work on sound-hieroglyph level.


Концепция пофонемного распознавания отдельно произносимых слов русской речи. Распознавание синтаксически связных фраз

Концепция пофонемного распознавания отдельно произносимых слов русской речи. Распознавание синтаксически связных фраз Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы. Материалы международной научно-технической конференции 24-29 сентября 2007. Донецк-Таганрог-Минск. УДК 004.934.1 1 В.Ю. Шелепов Институт проблем искусственного

Подробнее

Рисунок 1. Визуализация записи слова «ЗАКОН»

Рисунок 1. Визуализация записи слова «ЗАКОН» 18 «Информатика и компьютерные технологии-2012» НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОБЛЕМАМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЛУХИХ ВЗРЫВНЫХ ЗВУКОВ В КОНЦЕ ЗАПИСАННОГО СЛОВА Акопян Артем Геннадиевич 1, Костенко Александр Владимирович 2, Шелепов

Подробнее

Алгоритмы пофонемного распознавании слов наперед заданного словаря

Алгоритмы пофонемного распознавании слов наперед заданного словаря УДК 681.142.66 Ниценко А.В., Шелепов В.Ю. Институт проблем искусственного интеллекта Украина, 340048, г. Донецк, ул. Артема, 118-б E-mail: shel@iai.donetsk.ua Алгоритмы пофонемного распознавании слов наперед

Подробнее

Алгоритмы пофонемного распознавания казахской речи в амплитудно-временнóм пространстве

Алгоритмы пофонемного распознавания казахской речи в амплитудно-временнóм пространстве Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-09) Алгоритмы пофонемного распознавания казахской речи в амплитудно-временнóм пространстве Карабалаева М.Х., Шарипбаев А.А. Евразийский университет им.л.н.гумилева, ул. Мунайтпасова,

Подробнее

Алгоритмы пофонемного распознавания слов наперед заданного словаря

Алгоритмы пофонемного распознавания слов наперед заданного словаря УДК 681.142.66 А.В. Ниценко, В.Ю. Шелепов Институт проблем искусственного интеллекта, г. Донецк, Украина, shel@iai.donetsk.ua Алгоритмы пофонемного распознавания слов наперед заданного словаря В статье

Подробнее

О РАСПОЗНАВАНИИ СВЕРХБОЛЬШИХ СЛОВАРЕЙ РУССКИХ СЛОВОФОРМ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ КВАЗИОСНОВ А.В. Ниценко. Институт проблем искусственного интеллекта

О РАСПОЗНАВАНИИ СВЕРХБОЛЬШИХ СЛОВАРЕЙ РУССКИХ СЛОВОФОРМ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ КВАЗИОСНОВ А.В. Ниценко. Институт проблем искусственного интеллекта УДК 004.934 О РАСПОЗНАВАНИИ СВЕРХБОЛЬШИХ СЛОВАРЕЙ РУССКИХ СЛОВОФОРМ НА ОСНОВЕ РАСПОЗНАВАНИЯ КВАЗИОСНОВ А.В. Ниценко Институт проблем искусственного интеллекта Статья посвящена описанию способа распознавания

Подробнее

О СИСТЕМЕ КОМПЬЮТЕРНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РУССКОЙ РЕЧИ С АВТОМАТИЧЕСКИМ ПОСТРОЕНИЕМ ЭТАЛОНОВ

О СИСТЕМЕ КОМПЬЮТЕРНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РУССКОЙ РЕЧИ С АВТОМАТИЧЕСКИМ ПОСТРОЕНИЕМ ЭТАЛОНОВ УДК 681.3 Грабовая В.А., Федоров Е.Е., Шелепов В.Ю. Донецкий государственный институт искуccтвенного интеллекта О СИСТЕМЕ КОМПЬЮТЕРНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РУССКОЙ РЕЧИ С АВТОМАТИЧЕСКИМ ПОСТРОЕНИЕМ ЭТАЛОНОВ

Подробнее

В. Ю. Шелепов, А.В. Ниценко, Г.В. Дорохина, М.Х. Карабалаева, А.К.Бурибаева

В. Ю. Шелепов, А.В. Ниценко, Г.В. Дорохина, М.Х. Карабалаева, А.К.Бурибаева В. Ю. Шелепов, А.В. Ниценко, Г.В. Дорохина, М.Х. Карабалаева, А.К.Бурибаева О распознавании речи на основе межфонемных переходов (Институт информатики и искусственного интеллекта ДонНТУ, Институт проблем

Подробнее

М.Х. Карабалаева Распознавание звука [қ] на основе предварительной сегментации речевого сигнала с применением двухпорогового скалярного распознавателя

М.Х. Карабалаева Распознавание звука [қ] на основе предварительной сегментации речевого сигнала с применением двухпорогового скалярного распознавателя М.Х. Карабалаева Распознавание звука [қ] на основе предварительной сегментации речевого сигнала с применением двухпорогового скалярного распознавателя ( Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева

Подробнее

ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ПОГРЕШНОСТЕЙ

ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ПОГРЕШНОСТЕЙ ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ПОГРЕШНОСТЕЙ Основная задача теории погрешностей состоит в оценке погрешности результата вычислений при известных погрешностях исходных данных. Источники и классификация погрешностей результата

Подробнее

Развитие звукового анализа

Развитие звукового анализа Развитие звукового анализа Родители могут помочь своему ребенку сделать первые шаги в осознании звуковой структуры слов. Приступая к играм по формированию звукового анализа, надо четко представлять себе

Подробнее

Симплекс-метод решения задач линейного программирования

Симплекс-метод решения задач линейного программирования Симплекс-метод решения задач линейного программирования Основным численным методом решения задач линейного программирования является так называемый симплекс-метод. Термин «симплекс-метод» связан с тем

Подробнее

Задача A. Оптимизация

Задача A. Оптимизация Задача A. Оптимизация bitty.in bitty.out 2 секунды В компании KTP SOLUTIONS программисты часто сталкиваются с различными оптимизационными задачами. Вася очень рад задачам такого рода и прилагает массу

Подробнее

Система голосового управления технологическими комплексами

Система голосового управления технологическими комплексами Система голосового управления технологическими комплексами Рассказова С.И. Цель работы: Разработка системы голосового управления технологическими комплексами. Задачи: Провести анализ речевых сигналов и

Подробнее

Н. Б. Рогов. Раздел в сети: Теоретическое введение:

Н. Б. Рогов. Раздел в сети:  Теоретическое введение: Н Б Рогов Как научиться решать задание B15 ЕГЭ по информатике (системы логических уравнений) за 180+ минут Материалы для занятий Раздел в сети: http://basicschoolru/?page=eam_info_b15 Теоретическое введение:

Подробнее

Система голосового управления технологическими комплексами

Система голосового управления технологическими комплексами Система голосового управления технологическими комплексами Рассказова С.И. Цель работы: Разработка системы голосового управления технологическими комплексами. Задачи: Провести анализ речевых сигналов и

Подробнее

Тема: Файлы в С++. Общие задания Текстовые файлы Бинарные файлы

Тема: Файлы в С++. Общие задания Текстовые файлы Бинарные файлы Тема: Файлы в С++. Общие задания 1. Дан текстовый файл. В этом файле записана последовательность целых чисел, разделенная пробелами. Найти наибольший четный элемент в заданном файле. 2. Дан текстовый файл,

Подробнее

Оценка вокализованных участков речевого сигнала

Оценка вокализованных участков речевого сигнала А.А. Конев, * Р.В. Мещеряков ** Оценка вокализованных участков речевого сигнала Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, г. Томск, Россия, * kaa1@keva.tusur.ru, ** mrv@keva.tusur.ru

Подробнее

НИЦЕНКО АРТЁМ ВЛАДИМИРОВИЧ

НИЦЕНКО АРТЁМ ВЛАДИМИРОВИЧ На правах рукописи НИЦЕНКО АРТЁМ ВЛАДИМИРОВИЧ РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ АНАЛИЗА УСТНОЙ РЕЧИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИФОНОВ НА ОСНОВЕ АПРИОРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ Специальность 05.13.17 «Теоретические

Подробнее

стр 3. Файловые сортировки

стр 3. Файловые сортировки 3. Файловые сортировки К сожалению, алгоритмы сортировок, приведенные в предыдущем разделе, невозможно применять для нных, которые из-за своего размера не помещаются в оперативной памяти компьютера и находятся

Подробнее

Измерение информации бит объемным алфавитным мощности алфавита Бит Байт

Измерение информации бит объемным алфавитным мощности алфавита Бит Байт Измерение информации Пример. Вы оказались в стране с незнакомым языком и вам нужно добраться до гостиницы. Вы хотите сесть в автобус, пред вами их два. Вы подходите к водителю одного из них и показываете

Подробнее

Задание 1 Алгоритм построения минимального остовного дерева. Делаем k 3.

Задание 1 Алгоритм построения минимального остовного дерева. Делаем k 3. Задание Алгоритм построения минимального остовного дерева. Теоретическая часть Рассмотрим вкратце алгоритм построения минимального остовного дерева. Обозначим через N,, n обозначения: множество узлов сети

Подробнее

16 (повышенный уровень, время 2 мин)

16 (повышенный уровень, время 2 мин) 16 (повышенный уровень, время мин) Тема: Кодирование чисел. Системы счисления. Что нужно знать: принципы кодирования чисел в позиционных системах счисления чтобы перевести число, скажем, 15, из системы

Подробнее

( x i, y i ). Предположим, что X и Y связаны линейной корреляционной. ϕ называют линией Линейная корреляционная зависимость

( x i, y i ). Предположим, что X и Y связаны линейной корреляционной. ϕ называют линией Линейная корреляционная зависимость .. Линейная корреляционная зависимость Часто на практике требуется установить вид и оценить силу зависимости изучаемой случайной величины Y от одной или нескольких других величин (случайных или неслучайных).

Подробнее

Посмотрим, как вы справились с упражнениями из Урока B2. Вот их решения.

Посмотрим, как вы справились с упражнениями из Урока B2. Вот их решения. Глава B. Компьютерная арифметика Урок B3. Двоичная арифметика Посмотрим, как вы справились с упражнениями из Урока B2. Вот их решения. Упражнения B2-2 a) Таблица размещения гирь выглядит так: в нумерации

Подробнее

6-1 (базовый уровень, время 4 мин)

6-1 (базовый уровень, время 4 мин) 6-1 (базовый уровень, время 4 мин) Тема: Выполнение и анализ простых алгоритмов. Что нужно знать: сумма двух цифр в десятичной системе счисления находится в диапазоне от 0 до 18 (9+9) в некоторых задачах

Подробнее

Варианты вступительных экзаменов по математике в 10 класс

Варианты вступительных экзаменов по математике в 10 класс Варианты вступительных экзаменов по математике в 0 класс М-0- Упростить выражение: : Решить уравнение: а) 7 ; б) 6 8 6 7 8 0 ; Решить систему неравенств: 0 Сумма третьего, шестого и девятого членов геометрической

Подробнее

Лекция 1 МЕТОДЫ РЕШЕТА

Лекция 1 МЕТОДЫ РЕШЕТА Лекция 1 МЕТОДЫ РЕШЕТА Решето представляет собой метод комбинаторного программирования который рассматривает конечное множество элементов и исключает все элементы этого множества не представляющие интереса.

Подробнее

Часть 1. Теория и примеры решения задач. Материальная точка. Тело отсчета. Декартова система координат

Часть 1. Теория и примеры решения задач. Материальная точка. Тело отсчета. Декартова система координат Занятие 1. Введение в кинематику. Равномерное прямолинейное движение Часть 1. Теория и примеры решения задач Материальная точка. Тело отсчета. Декартова система координат Кинематика это часть механики,

Подробнее

Изучение чисел. Задание 1. Запиши числа, которые следуют в натуральном. Задание 2. Запиши числа, которые предшествуют в натуральном

Изучение чисел. Задание 1. Запиши числа, которые следуют в натуральном. Задание 2. Запиши числа, которые предшествуют в натуральном Изучение чисел Натуральные числа Задание 1. Запиши числа, которые следуют в натуральном ряду за числами: а) 499, 120, 609, 993; б) 719, 190, 300, 899; в) 2 909, 5 035, 1 798, 3 802; г) 7 390, 4 006, 8

Подробнее

Поиск и замена данных Поиск данных

Поиск и замена данных Поиск данных Поиск и замена данных Поиск данных Поиск данных можно производить на всем листе или в выделенной области листа, например, только в некоторых столбцах или строках, а также сразу во всей книге. 1. В группе

Подробнее

7 класс ( учебный год). Часть 1. Теория и примеры решения задач. Материальная точка. Тело отсчета. Декартова система координат

7 класс ( учебный год). Часть 1. Теория и примеры решения задач. Материальная точка. Тело отсчета. Декартова система координат 7 класс (2016-17 учебный год). Занятие 1. Введение в кинематику. Равномерное прямолинейное движение Часть 1. Теория и примеры решения задач Материальная точка. Тело отсчета. Декартова система координат

Подробнее

A, называется рангом матрицы и обозначается rg A.

A, называется рангом матрицы и обозначается rg A. Тема 7 Ранг матрицы Базисный минор Теорема о ранге матрицы и ее следствия Системы m линейных уравнений с неизвестными Теорема Кронекера- Капелли Фундаментальная система решений однородной системы линейных

Подробнее

Системы счисления Система счисления способ записи чисел с помощью заданного набора специальных символов (цифр).

Системы счисления Система счисления способ записи чисел с помощью заданного набора специальных символов (цифр). Системы счисления Система счисления способ записи чисел с помощью заданного набора специальных символов (цифр). В вычислительной технике применяются позиционные системы счисления, в которых значение цифры

Подробнее

Лабораторная работа 3.

Лабораторная работа 3. Лабораторная работа АЛГОРИТМ БЕРЛЕКЭМПА-МЕССИ ДЛЯ НАХОЖДЕНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ ГЕНЕРАТОРА ПСЕВДОСЛУЧАЙНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ Рассмотрим как можно восстановить полином задающий обратные связи

Подробнее

«ОБНАРУЖЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ» направление «Приборостроение»

«ОБНАРУЖЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ» направление «Приборостроение» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный технический университет» «ОБНАРУЖЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ» Методические

Подробнее

Применение графического пароля в Windows 8

Применение графического пароля в Windows 8 Применение графического пароля в Windows 8 Давно уже парольная защита Windows вызывает все больше нареканий. Как быть? В Windows 8, особенно с учетом того что данная ОС будет установлена на планшетные

Подробнее

Критерии контроля участия генерирующего оборудования в нормированном первичном регулировании частоты

Критерии контроля участия генерирующего оборудования в нормированном первичном регулировании частоты Критерии контроля участия генерирующего оборудования в нормированном первичном регулировании частоты 1. Математические обозначения ном номинальная мощность энергоблока (гидроагрегата); макс верхняя граница

Подробнее

Выявление аномальных значений [M.077]

Выявление аномальных значений [M.077] Выявление аномальных значений [M.77] Часто в больших наборах данных встречаются значения, которые не укладываются в общую модель поведения анализируемого процесса. Такие значения, которые сильно отличаются

Подробнее

I полугодие (75 ч) основы предложения.

I полугодие (75 ч) основы предложения. 2 класс (170 ч) I полугодие (75 ч) 41 Различение предложения, слово - сочетания, слова (осознание их сходства и различий). Нахождение главных членов предложения: подлежащего и сказуемого. Различение главных

Подробнее

Курс «Алгоритмы и алгоритмические языки» 1 семестр 2016/2017. Лекция 2

Курс «Алгоритмы и алгоритмические языки» 1 семестр 2016/2017. Лекция 2 Курс «Алгоритмы и алгоритмические языки» 1 семестр 2016/2017 Лекция 2 Машина Тьюринга (МТ) Алфавит состояний Q = {q 0, q 1, q 2,, q n } Рабочий алфавит S = A A': A алфавит входных символов, A' алфавит

Подробнее

Занятие Cлово w начинается и заканчивается символом #.

Занятие Cлово w начинается и заканчивается символом #. Занятие 23 В условиях задач M, x означают соответственно описание машины Тьюринга и входного слова в том формате, который был введён на лекции (и написан в черновике учебника). Задача 23.1. Докажите, что

Подробнее

Лабораторная работа 1 Тема: Сетевые модели.

Лабораторная работа 1 Тема: Сетевые модели. Лабораторная работа 1 Тема: Сетевые модели. 1.Цель работы Решение задач, использующих сетевые модели представления, изучение различных методов решения и анализа. 2.Краткие теоретические сведения 2.1. Алгоритмы

Подробнее

Вариант 1 (с решениями) Модуль А 5

Вариант 1 (с решениями) Модуль А 5 Приложение. Задания дополнительного вступительного испытания по «Информатике и ИКТ» для поступающих в Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя в 0 году. Вариант (с решениями) Модуль А Задача

Подробнее

АЛГОРИТМ СИМПЛЕКС-МЕТОДА

АЛГОРИТМ СИМПЛЕКС-МЕТОДА АЛГОРИТМ СИМПЛЕКС-МЕТОДА Прежде всего нужно знать, что симплекс-метод является универсальным методом решения задач линейного программирования (ЗЛП) в том смысле, что он позволяет решать ЗЛП с любым количеством

Подробнее

Разработка и реализация алгоритма анализа метрических характеристик поэтических текстов

Разработка и реализация алгоритма анализа метрических характеристик поэтических текстов Разработка и реализация алгоритма анализа метрических характеристик поэтических текстов Научный руководитель: д.т.н., доцент, с.н.с ИВТ СО РАН Барахнин В.Б Магистрант: Альменова А.Б Исследование влияния

Подробнее

Разработчик курса доцент кафедры высшей математики кандидат технических наук Некряч Е.Н.(2009 г.) ПЕРЕСТАНОВКИ

Разработчик курса доцент кафедры высшей математики кандидат технических наук Некряч Е.Н.(2009 г.) ПЕРЕСТАНОВКИ Разработчик курса доцент кафедры высшей математики кандидат технических наук Некряч Е.Н.(2009 г.) ПЕРЕСТАНОВКИ Определение 1. Перестановкой степени n называется любая упорядоченная запись натуральных чисел

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЁЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ВЫСШЕЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЁЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ВЫСШЕЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЁЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ВЫСШЕЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра геофизических методов разведки МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ к лабораторной

Подробнее

Задания С6 ЕГЭ олимпиадного характера

Задания С6 ЕГЭ олимпиадного характера Задания С6 ЕГЭ олимпиадного характера 1. Все члены конечной последовательности являются натуральными числами. Каждый член этой последовательности, начиная со второго, либо в 11 раз больше, либо в 11 раз

Подробнее

Выполнение и анализ простых алгоритмов. ЕГЭ (базовый уровень, время 4 мин)

Выполнение и анализ простых алгоритмов. ЕГЭ (базовый уровень, время 4 мин) Выполнение и анализ простых алгоритмов. ЕГЭ 2015 6-1 (базовый уровень, время 4 мин) Что нужно знать: в общем-то, никаких знаний из курса информатики здесь не требуется, эту задачу можно давать детям начальной

Подробнее

Дан неправильный ответ или ответ отсутствует. синтаксических ошибок, не ответе, вместо четкого. ответ. автора ответа)

Дан неправильный ответ или ответ отсутствует. синтаксических ошибок, не ответе, вместо четкого. ответ. автора ответа) Демонстрационный вариант диагностической работы по информатике и ИКТ для учащихся 9 классов по разделу «Введение в информатику» 1.Назначение работы. Диагностическая работа проводится с целью определения

Подробнее

А. В. Творогов УМНОЖЕНИЕ КАК ГЕОМЕТРИЧЕСКОЕ ОТОБРАЖЕНИЕ ПРОСТРАНСТВА МНОЖИТЕЛЕЙ В ПРОСТРАНСТВО РЕШЕНИЙ

А. В. Творогов УМНОЖЕНИЕ КАК ГЕОМЕТРИЧЕСКОЕ ОТОБРАЖЕНИЕ ПРОСТРАНСТВА МНОЖИТЕЛЕЙ В ПРОСТРАНСТВО РЕШЕНИЙ 1 Математическое и компьютерное моделирование в решении задач строительства, техники, управления и образования XVII Международная научно-техническая конференция, Пенза, 2012 ISBN 978-5-94338-583-4 А. В.

Подробнее

2 (3 балла). Постройте регулярное выражение, описывающее множество слов из букв a и b, из которого удалены все слова, задаваемые регулярным

2 (3 балла). Постройте регулярное выражение, описывающее множество слов из букв a и b, из которого удалены все слова, задаваемые регулярным Задачи отборочного тура Олимпиады по дискретной математике и теоретической информатике с решениями (при решении конструктивных задач участник работает с эмуляторами, в решениях приведены картинки их интерфейсов)

Подробнее

Задачник по информатике ученика (цы) 11 физико-математического класса средней школы 36. г.владимира. Часть II г.

Задачник по информатике ученика (цы) 11 физико-математического класса средней школы 36. г.владимира. Часть II г. Задачник по информатике ученика (цы) 11 физико-математического класса средней школы 36 г.владимира Часть II 2016-2017 г. 2 1. Алгоритмизация. 1.1 Предлагается некоторая операция над двумя произвольными

Подробнее

«ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ЧТЕНИЯ И ПИСЬМА У МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ, ИМЕЮЩИХ НЕДОСТАТКИ В ЗВУКОВОМ АНАЛИЗЕ СЛОВ»

«ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ЧТЕНИЯ И ПИСЬМА У МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ, ИМЕЮЩИХ НЕДОСТАТКИ В ЗВУКОВОМ АНАЛИЗЕ СЛОВ» Методическая тема: «ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ЧТЕНИЯ И ПИСЬМА У МЛАДШИХ ШКОЛЬНИКОВ, ИМЕЮЩИХ НЕДОСТАТКИ В ЗВУКОВОМ АНАЛИЗЕ СЛОВ» ГБОУ СОШ 215 учитель начальных классов, первая квалификационная категория Лобанова

Подробнее

А.О. КОВАЛЕНКО, М.Д. БАКНИН, О.Р. КУЗИЧКИН

А.О. КОВАЛЕНКО, М.Д. БАКНИН, О.Р. КУЗИЧКИН 78 А.О. КОВАЛЕНКО, М.Д. БАКНИН, О.Р. КУЗИЧКИН Алгоритмы определения характеристик транспортных средств по виброакустическим сигналам УДК 65.745 Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 3. Алгоритмы обработки одномерных массивов. построения алгоритмов предназначенных для обработки одномерных массивов.

ЛЕКЦИЯ 3. Алгоритмы обработки одномерных массивов. построения алгоритмов предназначенных для обработки одномерных массивов. ЛЕКЦИЯ 3. Алгоритмы обработки одномерных массивов. Цель лекции : Знакомство с понятием массива. Приобретение навыков построения алгоритмов предназначенных для обработки одномерных массивов. 6. Алгоритмы

Подробнее

Программа дисциплины

Программа дисциплины федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. А.М.Горького» ИОНЦ «Русский язык» Филологический

Подробнее

ВЬЕТНАМСКИЙ АКЦЕНТ В РУССКОМ ЯЗЫКЕ. ПРИЧИНЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И МЕТОДИКА РАБОТЫ НАД АКЦЕНТОМ

ВЬЕТНАМСКИЙ АКЦЕНТ В РУССКОМ ЯЗЫКЕ. ПРИЧИНЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И МЕТОДИКА РАБОТЫ НАД АКЦЕНТОМ ВЬЕТНАМСКИЙ АКЦЕНТ В РУССКОМ ЯЗЫКЕ. ПРИЧИНЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И МЕТОДИКА РАБОТЫ НАД АКЦЕНТОМ Васильева Анна Александровна (Москва, Россия) Аннотация:В статье сопоставляются фонетические системы русского и

Подробнее

Лабораторная работа 1

Лабораторная работа 1 Лабораторная работа Кодирование речевых сигналов на основе линейного предсказания Основной принцип метода линейного предсказания состоит в том, что текущий отсчет речевого сигнала можно аппроксимировать

Подробнее

Лекция 13 РАБОТА С ДАННЫМИ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL 2010

Лекция 13 РАБОТА С ДАННЫМИ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL 2010 Лекция 13 РАБОТА С ДАННЫМИ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL 2010 Цель лекции. Изучить возможности табличного процессора Ms Excel 2010 по поиску и замене данных, сортировке данных и их фильтрации. Вопросы

Подробнее

РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА 4 Интерполяция табличных данных

РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА 4 Интерполяция табличных данных РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА 4 Интерполяция табличных данных. Краткие теоретические сведения Задачей приближения или аппроксимации функций (от лат. approimo приближаюсь) называется задача замены одних математических

Подробнее

и q 2 целые числа. Следовательно, a + b = c(q 1 +q 2 ), а a b= c(q 1 q 2

и q 2 целые числа. Следовательно, a + b = c(q 1 +q 2 ), а a b= c(q 1 q 2 Делимость целых чисел. Часть 1. Определение целое число а делится на не равное нулю целое число b, если существует такое число q, что a = bq. В таком случае число a называется делимым, b делителем, а q

Подробнее

МЕТОД СЕТЕВОГО ОПЕРАТОРА В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ

МЕТОД СЕТЕВОГО ОПЕРАТОРА В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ Вестник РУДН, сер. Инженерные исследования, 7, 4 с. 6-7 6 УДК 59.74 МЕТОД СЕТЕВОГО ОПЕРАТОРА В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ А.И. Дивеев, Е.А. Софронова Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН 9333, Москва,

Подробнее

В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАССАЖИРА ПО УСТАНОВОЧНЫМ ДАННЫМ

В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАССАЖИРА ПО УСТАНОВОЧНЫМ ДАННЫМ УДК 004.02 В. М. Черненький, Ю. Е. Гапанюк МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАССАЖИРА ПО УСТАНОВОЧНЫМ ДАННЫМ Рассмотрена методика идентификации пассажира по установочным данным с учетом возможных опечаток в тексте.

Подробнее

«Алгоритмы и подмножества множества Фигурных чисел»

«Алгоритмы и подмножества множества Фигурных чисел» 1 «Algorithms and subsets of the set of Figurate numbers» «Алгоритмы и подмножества множества Фигурных чисел» Количество страниц: 53 Автор: Хельмдах Эмма Ионасовна 2018 г. г.москва 2 Алгоритмы и подмножества

Подробнее

ПРОГРАММА. Речевой направленности ПО ОБУЧЕНИЮ ДЕТЕЙ РАННЕМУ ЧТЕНИЮ. Педагог: Широбокова Л.М. Возрастная группа: 5-7лет

ПРОГРАММА. Речевой направленности ПО ОБУЧЕНИЮ ДЕТЕЙ РАННЕМУ ЧТЕНИЮ. Педагог: Широбокова Л.М. Возрастная группа: 5-7лет Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение «Детский сад 88» ПРОГРАММА Речевой направленности ПО ОБУЧЕНИЮ ДЕТЕЙ РАННЕМУ ЧТЕНИЮ Педагог: Широбокова Л.М. Возрастная группа: 5-7лет Ижевск,

Подробнее

Решения задач. Удалим из этого списка те, в которых есть другие повторы. Останется четыре варианта:

Решения задач. Удалим из этого списка те, в которых есть другие повторы. Останется четыре варианта: Решения задач Задача Квадрат натурального числа может оканчиваться только на цифры 0,, 4, 5, 6, 9. Число 0 0 натуральным не является. Число 5 5 n 2, так как оно делится на 5, но не делится на 25. Аналогично

Подробнее

А.Т.Трофимов, А.Г.Горячев АДАПТИВНЫЙ КООРДИНАТНЫЙ БАЗИС ДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ

А.Т.Трофимов, А.Г.Горячев АДАПТИВНЫЙ КООРДИНАТНЫЙ БАЗИС ДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ УДК 62.396.98 А.Т.Трофимов, А.Г.Горячев АДАПТИВНЫЙ КООРДИНАТНЫЙ БАЗИС ДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ There are adduced results of computer analysis of speech signals for which the model based on poly-

Подробнее

Выразим у из первого и подставим во второе уравнение:

Выразим у из первого и подставим во второе уравнение: Представляю разбор контрольных работ из сборника «Л.А. Александрова. Алгебра 9 класс. Контрольные работы» Иногда трудно самостоятельно разобраться со всеми заданиями, предлагаемыми на контрольных, особенно

Подробнее

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА. 1 класс (букварный период)

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА. 1 класс (букварный период) СОДЕРЖАНИЕ КУРСА 1 класс (букварный период) Название раздела Букварный период Название тем раздела Формирование первоначальных представлений о слове Звуковой анализ слова Краткое содержание тем раздела

Подробнее

Часть III. Языки, грамматики, автоматы

Часть III. Языки, грамматики, автоматы Часть III Языки, грамматики, автоматы 137 Глава 10 Языки и конечные автоматы 10.1 Язык Дика Как мы знаем, правильные скобочные структуры перечисляются числами Каталана. Выпишем все правильные скобочные

Подробнее

Федеральное агентство по образованию ГОУ СПО «Вологодский машиностроительный техникум» Системы счисления

Федеральное агентство по образованию ГОУ СПО «Вологодский машиностроительный техникум» Системы счисления Федеральное агентство по образованию ГОУ СПО «Вологодский машиностроительный техникум» Системы счисления Учебное пособие по дисциплинам «Информатика» и «Информационные технологии в профессиональной деятельности»

Подробнее

Линейная алгебра Лекция 2. Определители квадратных матриц

Линейная алгебра Лекция 2. Определители квадратных матриц Линейная алгебра Лекция. Определители квадратных матриц Введение Определитель или детерминант одно из основных понятий линейной алгебры. Определитель матрицы является многочленом от элементов квадратной

Подробнее

Решение типовых задач к разделу «Матрицы»

Решение типовых задач к разделу «Матрицы» Решение типовых задач к разделу «Матрицы» Вычислить сумму матриц и Р е ш е н и е 8 8 9 + + + + Вычислить произведение матрицы на число Р е ш е н и е Вычислить произведение матриц и Р е ш е н и е 8 Вычислить

Подробнее

ПЕРЕСТАНОВКИ. Определение 1. Перестановкой степени n называется любая упорядоченная запись натуральных чисел 1, 2, 3,..., n в строчку одно за другим.

ПЕРЕСТАНОВКИ. Определение 1. Перестановкой степени n называется любая упорядоченная запись натуральных чисел 1, 2, 3,..., n в строчку одно за другим. ПЕРЕСТАНОВКИ Определение 1 Перестановкой степени n называется любая упорядоченная запись натуральных чисел 1, 2, 3,, n в строчку одно за другим Например, 2, 4, 3, 1, 5 Это перестановка пятой степени Вообще

Подробнее

8 Запишите число, которое будет напечатано в результате выполнения следующей программы.

8 Запишите число, которое будет напечатано в результате выполнения следующей программы. 1 Сколько значащих нулей в двоичной записи шестнадцатеричного числа 75BD16? 2 Логическая функция F задаётся выражением (a b) (c ( a b)). Определите, какому столбцу таблицы истинности функции F соответствует

Подробнее

Тема: Файлы. Общие задания Текстовые файлы Бинарные файлы Индивидуальные задания Вариант -1. Вариант -2. Вариант -3.

Тема: Файлы. Общие задания Текстовые файлы Бинарные файлы Индивидуальные задания Вариант -1. Вариант -2. Вариант -3. Тема: Файлы. Общие задания Текстовые файлы 1. Дан текстовый файл. В этом файле записана последовательность целых чисел, разделенная пробелами. Найти количество ненулевых элементов в заданном файле. 2.

Подробнее

РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА УДК 004.934 1 В. Н. Поздин, М. Г. Хохлов РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В статье рассматриваются проблемы, возникающие при анализе речевого сигнала. Описываются алгоритмы нахождения формант,

Подробнее

Курс «Алгоритмы и алгоритмические языки» Лекция 2

Курс «Алгоритмы и алгоритмические языки» Лекция 2 Курс «Алгоритмы и алгоритмические языки» Лекция 2 1 Машина Тьюринга (МТ) Нормальные МТ. Любую МТ можно перестроить таким образом, что она будет, вычисляя ту же функцию, удовлетворять следующим двум условиям:

Подробнее

Задача 1. «Соревнование картингистов»

Задача 1. «Соревнование картингистов» Задача 1. «Соревнование картингистов» Данная задача является наиболее простой в комплекте задач для первого тура, и ее решение основано на вычислении для каждого участника гонки суммарного времени прохождения

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РФ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЛУЖБА ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РФ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЛУЖБА ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ МИНИСТЕРСТВО ТРАНСПОРТА РФ ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЛУЖБА ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ Кафедра вычислительных машин, комплексов, систем и сетей Курсовая

Подробнее

Критерии оценивания заданий с развёрнутым ответом

Критерии оценивания заданий с развёрнутым ответом Информатика. 9 класс. Вариант ИН933 1 Критерии оценивания заданий с развёрнутым ответом 19 В электронную таблицу занесли результаты тестирования учащихся по математике и физике. На рисунке приведены первые

Подробнее

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование»

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» À.Í. Êàíàòíèêîâ,

Подробнее

4 ( 109) В каталоге находятся файлы со следующими именами: astarta.doc catarsis.dat catarsis.doc

4 ( 109) В каталоге находятся файлы со следующими именами: astarta.doc catarsis.dat catarsis.doc 1 ( 49) Укажите наименьшее четырёхзначное шестнадцатеричное число, двоичная запись которого содержит ровно 6 нулей. В ответе запишите только само шестнадцатеричное число, основание системы счисления указывать

Подробнее

201. Арифметическая прогрессия. Примеры решения задач. ТЕСТ Арифметическая и геометрическая прогрессии. ТЕСТ 2.

201. Арифметическая прогрессия. Примеры решения задач. ТЕСТ Арифметическая и геометрическая прогрессии. ТЕСТ 2. Арифметическая прогрессия Примеры решения задач ТЕСТ Найти сумму всех натуральных чисел, каждое из которых кратно и не превосходит по величине ) ) 8 ) 9 ) 8 Найти сумму всех двузначных натуральных чисел,

Подробнее

Тема "Системы счисления" Основание системы счисления

Тема Системы счисления Основание системы счисления Тема "Системы счисления" Системы счисления - это знаковая система, в которой числа записываются по определенным правилам с помощью символов некоторого алфавита, называемых цифрами. В мире наиболее распространены

Подробнее

Задача B8 геометрический смысл производной

Задача B8 геометрический смысл производной Задача B8 геометрический смысл производной В задаче B8 дается график функции или производной, по которому требуется определить одну из следующих величин: 1.Значение производной в некоторой точке x0, 2.Точки

Подробнее

Об одном методе распознавания изображений

Об одном методе распознавания изображений Модел. и анализ информ. систем. Т.14, 4 (2007) 7 12 УДК 519.68:[681.5137+612.8.001.57+007.51/52] Об одном методе распознавания изображений Михайлов И. А. Ярославский государственный университет 150 000,

Подробнее

1. Многочлен Лагранжа. Пусть из эксперимента получены значения неизвестной функции

1. Многочлен Лагранжа. Пусть из эксперимента получены значения неизвестной функции 1 Многочлен Лагранжа Пусть из эксперимента получены значения неизвестной функции ( x i = 01 x [ a b] i i i Возникает задача приближенного восстановления неизвестной функции ( x в произвольной точке x Для

Подробнее

B7 (повышенный уровень, время 2 мин)

B7 (повышенный уровень, время 2 мин) К Поляков, 009-01 B7 (повышенный уровень, время мин) Тема: Кодирование чисел Системы счисления Что нужно знать: принципы кодирования чисел в позиционных системах счисления чтобы перевести число, скажем,

Подробнее

Разбор задачи «Урок физкультуры»

Разбор задачи «Урок физкультуры» Разбор задачи «Урок физкультуры» Первое замечание, существенно упрощающее понимание решение данной задачи, состоит в том, что нас интересует только соотношение сил остальных учеников с силой Коли, но не

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭМОЦИОНАЛЬНО ОКРАШЕННОЙ РЕЧИ В РАМКАХ ПРОБЛЕМЫ ЕСТЕСТВЕННОСТИ СИНТЕЗИРОВАННОГО РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭМОЦИОНАЛЬНО ОКРАШЕННОЙ РЕЧИ В РАМКАХ ПРОБЛЕМЫ ЕСТЕСТВЕННОСТИ СИНТЕЗИРОВАННОГО РЕЧЕВОГО СИГНАЛА МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭМОЦИОНАЛЬНО ОКРАШЕННОЙ РЕЧИ В РАМКАХ ПРОБЛЕМЫ ЕСТЕСТВЕННОСТИ СИНТЕЗИРОВАННОГО РЕЧЕВОГО СИГНАЛА Калюжный М.В. misha@tvcom.ru Тверской государственный технический университет Введение Возросший

Подробнее

Сжатие целых чисел: новые закономерности

Сжатие целых чисел: новые закономерности Проблеми розвитку та вдосконалення СЛОВО НАУКОВЦЯ УДК 511 А. В. Дикарев, канд. техн. наук, доцент, Государственный университет телекоммуникаций, Киев Сжатие целых чисел: новые закономерности Описан предложенный

Подробнее

В. Ф. Апельцин МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ ПО КУРСОВОЙ РАБОТЕ ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ AKF3.RU г.

В. Ф. Апельцин МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ ПО КУРСОВОЙ РАБОТЕ ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ AKF3.RU г. В. Ф. Апельцин МЕТОДИЧЕСКОЕ ПОСОБИЕ ПО КУРСОВОЙ РАБОТЕ ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ AKF3.RU г. В курсовой работе предполагается построить приближенное решение краевой задачи для обыкновенного

Подробнее

Система счисления способ описания чисел с помощью знаков определенного алфавита по известным правилам.

Система счисления способ описания чисел с помощью знаков определенного алфавита по известным правилам. Системы счисления Система счисления способ описания чисел с помощью знаков определенного алфавита по известным правилам. Позиционные системы счисления В позиционной системе счисления значение цифры зависит

Подробнее

Математическое программирование. 1-я задача. Симплекс-метод решения задачи.

Математическое программирование. 1-я задача. Симплекс-метод решения задачи. Математическое программирование. 1) Решить графически следующие задачи линейного программирования. 2) Решить обе задачи перебором базисных решений. 3) Решить первую задачу симплекс методом. 1-я задача:

Подробнее

Решение заданий из контрольного теста. Тема Алгоритмизация

Решение заданий из контрольного теста. Тема Алгоритмизация Решение заданий из контрольного теста. Тема Алгоритмизация 1. Дан фрагмент алгоритма. Логическая операция and используется для обозначения одновременности выполнения условий. При начальных значениях переменных

Подробнее

97 Пошаговые алгоритмы вычислений 102 Представление результатов 105 Завершение анализа и выход из программы

97 Пошаговые алгоритмы вычислений 102 Представление результатов 105 Завершение анализа и выход из программы 6 Частоты 97 Пошаговые алгоритмы вычислений 102 Представление результатов 105 Завершение анализа и выход из программы В этой главе рассматриваются частоты, их графическое представление (столбиковые и круговые

Подробнее